話者の意図を適切に伝達可能な多言語間対話支援手法
医療従事者と外国人患者の間の対話支援を目的とした,多言語対話支援手法について述べる.医療現場において母語が異なるために意図の伝達が円滑に行えない問題を解決するために,用例対訳と機械翻訳を併用した多言語間対話支援技術の開発を行っている.本技術では,用例対訳や回答候補などの概念を用いて正確な意図の伝達を支援している.
プログラムにバグがあっても、命令文は走ってしまえば終わりでバグの足跡を残さない。一方、バグの足跡は変数に残っていることがある。そこで、プログラム実行時の変数値の履歴をログとして収集し、これを解析することで怪しい変数を見つけ、この変数に書き込みを行った命令文の周辺にバグがあるのではとの目星をつけることができないかと考えた。 そこでまず第一段階として、全ての変数に代入される値をログとして保存し、障害が発生した実行時のログと正常動作したログで異なる値を出力している変数を怪しい変数と判断する手法を考えた。本手法を1つのオープンソースプロジェクトに適用した結果、代入命令 32861 箇所中、怪しい代入命令を 270 個まで絞り込む事ができ、確かにこの中にバグ原因となる代入命令が含まれていることを確認できた。この結果、提案手法によりバグ原因となる代入命令及び変数を推測できる可能性のあることがわかった。
論文
「変数の変動履歴からバグ原因の変数を予測する試み」(2019)『情報処理学会研究報告ソフトウェア工学(SE)』2019-SE-201(6)p.1-6.
研究シーズ・教員に対しての問合せや相談事項はこちら
技術相談申込フォーム